AutoBatch ZeroDistort 8K Upscaler-批量自适应8K零变形放大流
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关于此版本
模型描述
这些版本目前仅适用于单人肖像照片。
一个完全自动化的批量自适应超分流程——无需手动干预。只需将预裁剪的图片集拖入输入文件夹,点击“运行”即可一次性处理所有图片。它可无损地从240p超分至4K,或从480p超分至8K。
这可以说是目前最强的肖像修复与超分工作流,融合了所有领先模型的最优特性。我保证您将获得卓越的效果。
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✨ 本次新版本提供两种工作流选项:
1. “direct_upload_batch_image”允许您直接通过ComfyUI界面上传任意数量、任意尺寸的图像。
2. “从文件夹上传批量图像”与之前相同:在“input”目录下创建一个文件夹,将您希望超分的图片放入其中。
您可以自由选择任一方式——两者均能获得良好效果。

🎯 使用方法:
1. 将您希望超分的图像预先裁剪至目标尺寸。
2. 在ComfyUI的input文件夹中创建一个新目录,并将您的图片放入其中。

3. 刷新ComfyUI。在紫色节点“Load Images For Loop”中,复制刚刚创建的文件夹路径,并粘贴到紫色节点的目录字段中。

4. 调整红色高亮设置的数值,使其与您的GPU显存相匹配。该数值指定每个图块分配的分辨率。若显存为20GB或以上,推荐设置为1600P。数值必须是64的整数倍。

5. 将保存图像的名称改为路径格式(例如:…/…/output/upscale/4K)。这样,所有超分输出将统一保存在output目录下新建的子文件夹中。

✨ 小贴士:
I. 本超分流程表现优异的场景
① 高度压缩但未受损的模糊缩略图(低至240p),可自动修复并提升至4K,智能修正不合逻辑的细节,使每个元素自然真实。
② 轻微模糊的全身照(360–480p),可无损超分至6K–8K。
II. 也可能表现良好的情况
① 带有污渍、污迹或轻微细节失真的图像
② 噪点较多的图像
III. 本流程表现不佳的场景
① 老照片修复
② 原始像素严重损坏的图像
③ 充满不规则、畸形色彩噪点的图像
④ 高清图像中,仅面部区域的原生分辨率超过1024P
IV. 如何检查原始像素是否完好
打开图像,使用鼠标滚轮缩小,直到刚好能辨认出主体。在此缩放级别截屏——其分辨率即近似图像的真实有效原始像素数。
✨ 模型清单:
PixelWaveTurbo - 5步生成卓越图像! - 03 | Stable Diffusion XL 检查点 | Civitai
https://huggingface.co/camenduru/SUPIR/blob/main/SUPIR-v0Q.ckpt
https://openmodeldb.info/models/4x-FFHQDAT
✨ 内存释放节点:
https://github.com/LAOGOU-666/Comfyui-Memory_Cleanup/




